Mavzu: C# da ichma-ich joylashgan sinflar
Rekurent neyron tarmoqlar boshqa algoritmlarga nisbatan ketma-ketlik va uning konteksti haqida ancha chuqurroq tushuncha hosil qilishi mumkin
Download 0.56 Mb.
|
Rekurent neyron to\'rlar
- Bu sahifa navigatsiya:
- Lekin qachon RNN dan foydalanish kerak
- Rekurent neyron tarmoqlar qanday ishlaydi
Rekurent neyron tarmoqlar boshqa algoritmlarga nisbatan ketma-ketlik va uning konteksti haqida ancha chuqurroq tushuncha hosil qilishi mumkin.Rekurent neyron tarmoqlar boshqa algoritmlarga nisbatan ketma-ketlik va uning konteksti haqida ancha chuqurroq tushuncha hosil qilishi mumkin.Rekurent neyron tarmoqlari (RNN) ketma-ket ma'lumotlarini modellashtirishda yordam beradigan neyron tarmoqlar sinfidir. Oldinga uzatish(feedforward) tarmoqlaridan olingan RNNlar inson miyasi qanday ishlashiga o'xshash xatti-harakatlarni namoyish etadi.Rekurent neyron tarmoqlari (RNN) ketma-ket ma'lumotlarini modellashtirishda yordam beradigan neyron tarmoqlar sinfidir. Oldinga uzatish(feedforward) tarmoqlaridan olingan RNNlar inson miyasi qanday ishlashiga o'xshash xatti-harakatlarni namoyish etadi.Oddiy qilib aytganda: rekurent neyron tarmoqlar ketma-ket ma'lumotlarda boshqa algoritmlar qila olmaydigan bashoratli natijalar beradi.Oddiy qilib aytganda: rekurent neyron tarmoqlar ketma-ket ma'lumotlarda boshqa algoritmlar qila olmaydigan bashoratli natijalar beradi.Lekin qachon RNN dan foydalanish kerak?Lekin qachon RNN dan foydalanish kerak?"Ma'lumotlar ketma-ketligi mavjud bo'lganda va ma'lumotlarni bog'laydigan vaqtinchalik dinamika har bir alohida kadrning fazoviy mazmunidan muhimroqdir." - Lex Fridman (MIT) RNN-lar Siri va Google Translate ortidagi dasturiy ta'minotda qo'llanilganligi sababli, takrorlanuvchi neyron tarmoqlar kundalik hayotda juda ko'p namoyon bo'ladi.RNN-lar Siri va Google Translate ortidagi dasturiy ta'minotda qo'llanilganligi sababli, takrorlanuvchi neyron tarmoqlar kundalik hayotda juda ko'p namoyon bo'ladi.Rekurent neyron tarmoqlar qanday ishlaydiRekurent neyron tarmoqlar qanday ishlaydiRNN-larni to'g'ri tushunish uchun sizga "oddiy" oldinga uzatiladigan neyron tarmoqlari va ketma-ket ma'lumotlar haqida amaliy bilim kerak bo'ladi. Ketma-ket ma'lumotlar, asosan, bir-biriga bog'liq narsalar bir-biri bilan bog'liq bo'lgan tartibli ma'lumotlardir.Download 0.56 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|